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海期刀神的60分K獲利術：一小時學會「均線與斜率」，賺 100% 的致勝雙刀流!

為了解決坡度計算公式的問題，作者刀神 這樣論述：

台股不是你唯一的選擇！ 海期大神20年投資心得，不藏私教你順勢的藝術， 從黃金、原油到指數期貨，讓你學會戰勝市場的秘笈。 　　身為投資人的你，是否對這些問題感到苦惱？ 　　‧找不到適當的買賣點。 　　‧經常是看對，卻做錯。 　　‧贏都是小賺，但輸一次就賠很大。 　　‧一天不交易，便覺得忐忑不安。 　　‧和別人用一樣的指標，但解讀都不同。 　　刀神告訴你，其實這是因為你缺乏完整的交易邏輯。 　　由於20年的投資實戰經驗，刀神操作波段獲利常是台幣百萬起跳，大單獲利也是日常的事。他在書中運用大量圖解與最新實例，依據主題詳細解說，教你建立一套適合自己的交易方法，從股票、選擇權到海期市場，一小

時就抓住賺錢機會！ 　　◎逐筆交易來了，你還要死守台股嗎？ 　　逐筆交易制度在2020年3月實施，對於散戶（尤其是做當沖的人）而言，這個新制度可能不利於跟外資大戶或程式交易的競爭，該怎麼辦？ 　　海期刀神建議，投資人可以跨入海外商品與指數期貨，因為國際市場交易量大，技術線型的參考價值更高。只要養成交易技巧，想透過海期長期獲利，達成財富自由絕非難事！ 　　◎踏入海期市場，必須注意關鍵指標！ 　　美國官方公布的某些重要數據，會立即影響股市、匯市和期貨，你只要用這些數據進行判斷，搭配技術線型操作，就能多方布局數種不同的商品，加快獲利速度。 　　‧非農就業指數（NFP）：它追蹤美國非農業就業人口

的變化，由美國勞工部每月公布一次，可反應經濟趨勢，看出景氣是否好轉。判別指數的好壞要看其前值、預測值和公布值，如果公布值比預測值低，將不利美元與美股，相反則為有利。NFP也牽動貨幣市場，會影響投資人布局多種商品。 　　‧聯準會（FED）升降息：美國政府通常將美股漲幅視為執政的績效，重視FED是否升息或降息。升降息數據可說是股市嗎啡，降息時資金變得寬鬆，通常會有更多錢流入市場，導致美股大漲。 　　◎60分K藍綠戰法，在利多出來前就找到買點！ 　　‧刀神觀察買賣點時，是用線型找出進出場點的時機。他練就一套「藍綠戰法」，搭配對正負背離、乖離、K棒與形態的判斷，使交易進出有據，不用光看利多消息去追，

避免成為主力倒貨的肥羊。 　　‧藍綠是指60分K的20ma（小藍） 和60ma（小綠），也就是月線和季線這兩條均線。當60分小藍穿越小綠，達到黃金交叉時，搭配KD形態轉強，就是決定進場做多的第一步；當藍綠死亡交叉，則是往下走的徵兆。 　　◎結合「斜率操盤」打造雙刀流，讓獲利快狠準！ 　　‧均線是總計散戶、法人投入某檔股票的成本價格，而斜率顯示均線斜坡的程度。若成本價格不斷往上，斜率坡度愈陡，表示投資人投入的價格成本逐漸增高，後勢看漲。若斜率上下移動沒有明顯趨勢，表示成本還沒有擴大，後勢不明。或者，斜率明顯往下，代表成本逐漸壓低、投資人心態保守，使股價往上彈遭遇的壓力更大，壓抑多方力道，呈現空

方主導的態勢。 　　‧刀神的「雙斜率操盤術」，有幾項核心原則： 　　1. 斜率越大，支撐壓力越強。 　　2. 週期越大，斜率的參考價值越高。 　　3. 雙斜率的致勝率更高。 　　◎牢記刀神語錄建立紀律，做海期與股票都能賺！ 　　‧支撐不破，壓力必過。 　　‧逆勢短打，順勢波段。 　　‧五日線回測，都是買點或是空點。 　　‧ 60分K以下的震盪指標都忽略，以上的震盪指標找背離。 　　‧洗過的行情最會噴，洗出場的價位再見到就再買。 　　還有……… 　　※此書為《海期刀神的60分K獲利術》第二版 推薦人 　　財經訂閱平台執行長 詹ＴＪ  

坡度計算公式進入發燒排行的影片

頭前溪流域水文量與輸砂量之趨勢研究

為了解決坡度計算公式的問題，作者林于生 這樣論述：

本文採用頭前溪流域上游的雨量測站資料(太閣南站、梅花站、清泉站、鳥嘴山站)與流量測站資料(內灣站、上坪站、經國橋站與竹林大橋站) ，使用Mann-Kendall (M-K)趨勢檢定(設定5%顯著水準)與線性迴歸方法，輔以距平圖，除了用以判斷流域水文量(雨量與流量)之趨勢變化情形外，並建立流量與輸砂量之率定曲線經驗公式。根據流量與輸砂量之經驗公式，最後並討論2009年莫拉克颱風前後河道流量與輸砂量的變異情形。本文採用之雨量站資料包含了年雨量、年一日最大降雨量、年二日最大降雨量與年三日最大降雨量。以M-K趨勢分析結果顯示，除了太閣南站與梅花站的年二日最大降雨量與年三日最大降雨量有明顯下降之外，其

餘各站雨量資料皆無顯著趨勢。本文採用之水位流量站資料包含了年逕流量、最大日平均流量與最小日平均流量；利用M-K趨勢分析的結果顯示，除了經國橋站的最小日平均流量有顯著的上升趨勢，竹林大橋年逕流量有顯著的下降趨勢外，其餘各站流量資料則無顯著趨勢。本文研究結果顯示頭前溪流域各流量站之流量與懸移質輸砂量皆呈現良好的乘冪關係式。仔細觀察各流量站在常流量區間，2009年莫拉克風災前後的河道懸浮載輸砂量並無明顯差異，顯示莫拉克風災對頭前溪流域的土砂生產量沒有造成明顯的衝擊。

模型思維：簡化世界的人工智能模型

為了解決坡度計算公式的問題，作者龔才春 這樣論述：

對從事演算法研究與演算法開發的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前備受關注的人工智慧領域裡，人人談模型，新模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。   模型讓人又愛又恨：可愛的地方在於它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經過了檢驗；可恨的地方在於學習它是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智慧的初學者來說。   《模型思維》將人工智慧在現實生活場景中解決的問題分類，並根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智慧問題分為權重問題、狀態問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者瞭解各個模型之間的關係，也方便讀者理解各個模型的適用場景。   《模型思維》儘量更多地結合模型的使用場

景，更多地介紹實際業務需求之間的關係，更多地採用生活中淺顯易懂的例子，方便人工智慧的初學者學習模型。   《模型思維》不僅適合希望學習和運用人工智慧模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智慧模型感興趣的讀者，説明其將模型思維應用到生活中。 龔才春 畢業於中國科學院計算技術研究所，工學博士學位；教授，博士生導師；長期從事人工智慧與人力資源等領域的研究。   中關村科金技術人工智慧研究院院長，職品匯創始人，大街網原首席科學家，阿裡巴巴原搜索研發專家。   在大資料採擷方面有許多成功經驗，創辦了大資料虛假簡歷識別平臺職品匯；在自然語言處理，尤其是語

義理解、知識圖譜等方面有深刻理解，中文幽默識別是其一個有特色的研究工作；曾負責淘寶評論的情感分析等工作。 第1篇 模型為什麼這麼神奇 模型是一個很常見的名詞。與人力資源管理相關的有漏斗模型、人才模型、定級模型等；與工程師相關的有線性回歸模型、隱瑪律可夫模型、LDA模型等；與業務相關的有價格預測模型、銷量預測模型等；與銷售相關的有SSM模型、銷售漏斗模型、銷售能力模型等；與行銷相關的有市場衝突矩陣模型、品牌五力模型、區域行銷模型等……但到底什麼是模型、怎麼選擇合適的模型、怎麼創新模型，則是仁者見仁，智者見智。 第1章 為什麼要建立模型 2 1.1 什麼是模型 2 1.2 無處不在的模型 4 1

.3 模型的意義 4 1.3.1 萬有引力定律 4 1.3.2 大陸漂移假說 5 1.3.3 日心說 5 1.4 模型都是對的嗎 6 1.4.1 模型可以是錯的 7 1.4.2 模型可以是未被證實的 7 1.4.3 模型可以是互相矛盾的 7 1.5 什麼模型是好模型 8 1.5.1 表示客觀事物的能力 8 1.5.2 簡化客觀事物的能力 9 1.5.3 評價模型好壞的模型 9 1.6 模型的演化 9 1.7 正確看待模型的價值與缺陷 10 1.7.1 正確看待模型的局限性 10 1.7.2 用歷史的觀點看模型 10 1.7.3 拋棄對模型的階級觀點 11 1.7.4 用發展的觀點看模型 11

1.8 本書的特點 12 1.8.1 對讀者的基礎要求 12 1.8.2 從場景出發講模型 12 1.8.3 從方法論的視角講模型 13 1.8.4 用類比的技巧講模型 13 1.8.5 避免讀者被數學公式嚇倒 13 1.8.6 避免“知識的詛咒” 14 1.9 本書主要內容 14 1.9.1 權重模型 15 1.9.2 狀態模型 15 1.9.3 序列模型 15 1.9.4 表示模型 16 1.9.5 相似模型 16 1.9.6 分類模型 16 第2章 模型的運用 18 2.1 用知識圖譜表示問題 18 2.1.1 知識圖譜的基本理念 18 2.1.2 建立知識圖譜的一般步驟 19 2.1.

3 問題的屬性研究 19 2.1.4 問題的關係研究 20 2.2 問題分析的示例 20 2.2.1 前提假設分析 20 2.2.2 已有資料的分析 21 2.2.3 待求資料的分析 21 2.2.4 關係分析 21 2.3 權重問題的判斷 22 2.4 狀態問題的判斷 24 2.5 序列問題的判斷 25 2.6 表示問題的判斷 25 2.7 相似問題的判斷 26 2.8 分類問題的判斷 26 2.9 模型之間的關係 27 第2篇 權重模型：計算你的分量 世界上的萬事萬物，紛繁複雜，讓人眼花繚亂。幾千年來，人類一直在試圖發現事物背後的共性規律。在電腦學者眼裡，世界上幾乎所有問題，最終都可以歸

結為權重計算的問題。 權重問題是一個通用問題，在各個學科中都已經有許多深入的研究，也有了許多計算各種各樣權重的方法。將這些權重計算方法進行整理並抽象，就簡化為模型了。 第3章 TF-IDF模型 33 3.1 應用場景 33 3.2 詞頻率—逆文檔頻率模型的計算 34 3.2.1 詞頻率模型 34 3.2.2 逆文檔頻率模型 37 3.2.3 TF-IDF模型 39 3.3 詞權重模型的平滑 40 3.4 引申閱讀 40 3.4.1 發明歷史 41 3.4.2 發明人簡介 41 3.4.3 最新研究 42 3.5 本章總結 42 第4章 線性回歸模型 43 4.1 應用場景 43 4.2 直觀理

解回歸問題 44 4.3 一元線性回歸問題 45 4.3.1 鋼軌長度與溫度的關係 45 4.3.2 判斷最合適直線的兩個原則 47 4.3.3 最小二乘法 50 4.4 多元線性回歸問題 52 4.5 標準方程法 53 4.5.1 一些符號定義 53 4.5.2 矩陣表示 54 4.5.3 參數求解 55 4.5.4 用標準方程法計算銀行授信額度 58 4.6 梯度下降法 60 4.6.1 梯度下降法的直觀理解 60 4.6.2 坡度最陡下山法 63 4.6.3 坡度最陡下山法的類比 64 4.6.4 梯度下降法的計算 66 4.6.5 銀行授信額度的計算 67 4.7 梯度下降法與標準方程

法的區別 68 4.8 引申閱讀 69 4.8.1 最小二乘法的發明 69 4.8.2 梯度下降法的發明 69 4.8.3 最新研究 69 4.9 本章總結 71 第5章 PageRank模型 73 5.1 應用場景 73 5.2 PageRank的直觀演算法 74 5.2.1 直觀理解 75 5.2.2 模型的初始化 77 5.2.3 模型的反覆運算 79 5.3 直觀演算法的漏洞修復 81 5.3.1 非連通漏洞 81 5.3.2 過河拆橋型漏洞 82 5.3.3 孤芳自賞型漏洞 85 5.3.4 過分謙虛型漏洞 85 5.3.5 隨機遊走模型 86 5.4 PageRank模型的計算 8

8 5.4.1 連結關係表 88 5.4.2 連結流覽矩陣 88 5.4.3 直接流覽矩陣 89 5.4.4 狀態轉移矩陣 89 5.4.5 反覆運算計算 90 5.4.6 計算示例 91 5.5 引申閱讀 92 5.5.1 收斂性證明 93 5.5.2 發明歷史 94 5.5.3 發明人簡介 94 5.5.4 相關研究 95 5.6 本章總結 95 第3篇 狀態模型：加官進爵的模型 事物是變化的，我們也要從意識形態上跟上客觀事物的變化，否則就會犯“刻舟求劍”的笑話。目前，最好的描述事物狀態改變的模型是自動機模型，又被稱為有限狀態自動機模型。 在電腦領域，有很多自動機模型的應用場景。例如常見

的正向最大匹配分詞演算法其實就是一個自動機模型；在自然語言處理中，中文分詞、語音辨識、詞性標注、字串查找、拼寫糾錯、模糊匹配等都是自動機模型的變種；在網路安全領域中，我們最熟悉的病毒掃描場景，很多都使用了AC自動機模型，這也是一種狀態轉移自動機模型。 第6章 有限狀態自動機模型 100 6.1 應用場景 100 6.1.1 Java詞法分析 100 6.1.2 Java詞法分析示例 101 6.2 直觀理解與形式化描述 103 6.2.1 自動機模型的直觀理解 103 6.2.2 形式化描述 105 6.3 詞法分析自動機模型 105 6.3.1 注釋識別自動機 105 6.3.2 保留字識別

自動機 107 6.4 位址解析自動機模型 108 6.4.1 位址解析場景概述 108 6.4.2 地址解析的難度 109 6.4.3 標準地址庫建設 110 6.4.4 位址識別自動機模型 111 6.5 引申閱讀 113 6.5.1 發明歷史 113 6.5.2 發明人簡介 114 6.5.3 最新研究 115 6.6 本章總結 115 第7章 模式匹配自動機模型 116 7.1 應用場景 116 7.2 形式化描述 118 7.3 BF模式匹配演算法 118 7.3.1 BF演算法的直觀理解 118 7.3.2 BF演算法的匹配過程示例 119 7.3.3 BF演算法的偽代碼表示 12

1 7.3.4 BF演算法的自動機模型 121 7.4 RK模式匹配演算法 122 7.5 KMP模式匹配演算法 123 7.5.1 KMP演算法的直觀理解 123 7.5.2 KMP演算法的匹配過程示例 125 7.5.3 移動長度的計算 127 7.5.4 KMP演算法的自動機模型 129 7.5.5 KMP演算法的總結 129 7.6 BM模式匹配演算法 129 7.6.1 後向BF演算法 130 7.6.2 實現跳躍式匹配 131 7.6.3 基於壞字元的模式匹配過程 132 7.6.4 壞字元匹配演算法的缺陷 137 7.6.5 好尾碼的匹配規則 138 7.6.6 BM模式匹配演算

法介紹 141 7.6.7 BM演算法的自動機模型 143 7.7 AC模式匹配演算法 143 7.7.1 TRIE樹的使用 144 7.7.2 TRIE樹的構建 145 7.7.3 失效指針的直觀理解 146 7.7.4 失效指針的設置示例 147 7.7.5 失效指標的設置演算法 150 7.7.6 AC演算法的匹配過程示例 152 7.8 Wu-Manber模式匹配演算法 153 7.8.1 Wu-Manber演算法的直觀理解 153 7.8.2 Wu-Manber演算法的總體思路 155 7.8.3 字元塊 156 7.8.4 後移長度陣列 157 7.8.5 字元塊的雜湊值 159

7.8.6 倒排鏈表 159 7.8.7 首碼雜湊值 160 7.8.8 Wu-Manber演算法示例 161 7.9 引申閱讀 163 7.10 本章總結 166 第4篇 序列模型：揭示現象背後的規律 序列模型，就是根據可觀察的現象序列，探索其背後不可觀察的神秘序列。我們能夠想到的需要探索現象背後的邏輯、本質、規律等，都可以歸結為序列模型。 第8章 隱瑪律可夫模型 170 8.1 應用場景 171 8.2 瑪律可夫鏈 171 8.3 隱瑪律可夫模型的定義 173 8.3.1 直觀定義 173 8.3.2 形式化定義 174 8.3.3 盲人與苔蘚的例子 174 8.4 兩個假設 176 8

.4.1 齊次瑪律可夫假設 176 8.4.2 觀察獨立性假設 176 8.5 評估問題 177 8.5.1 評估問題的應用價值 177 8.5.2 暴力求解法 178 8.5.3 前向演算法 179 8.5.4 前向演算法的形式化描述 185 8.5.5 前向演算法的演算法描述 186 8.5.6 後向演算法 187 8.6 解碼問題 190 8.6.1 暴力求解法 190 8.6.2 維特比演算法 190 8.6.3 維特比演算法的形式化描述 197 8.7 學習問題 198 8.7.1 監督學習 199 8.7.2 非監督學習 201 8.7.3 一個更簡單的EM演算法例子 202 8.

7.4 更好一點的演算法 205 8.7.5 直觀方法 206 8.7.6 Baum-Welch演算法 207 8.7.7 Baum-Welch演算法的偽代碼表示 212 8.8 引申閱讀 213 8.8.1 發明人簡介 213 8.8.2 最新研究 214 8.9 本章總結 215 第9章 最大熵模型 216 9.1 應用場景 216 9.1.1 語義消歧 216 9.1.2 音字轉換 217 9.1.3 其他常見場景 217 9.2 直觀理解最大熵 217 9.2.1 熵增加原理 217 9.2.2 熵的定義 218 9.2.3 不要把雞蛋放在同一個籃子裡 219 9.2.4 不要隨意添加

主觀假設 219 9.3 最簡單的最大熵計算示例 220 9.3.1 方程組求解 220 9.3.2 最大熵化 221 9.3.3 拉格朗日乘子法 221 9.3.4 骰子的概率計算 223 9.3.5 計算複雜度分析 225 9.4 形式化定義 226 9.4.1 經驗分佈 226 9.4.2 特徵函數 227 9.4.3 特徵範本 228 9.4.4 約束條件及其期望 228 9.4.5 條件熵 230 9.4.6 最大熵的定義 230 9.5 最大熵模型的計算流程 231 9.5.1 模型訓練 231 9.5.2 模型執行 232 9.6 平滑方法 232 9.6.1 拉普拉斯平滑 23

3 9.6.2 古德—圖靈平滑 236 9.6.3 Jelinek-Mercer平滑 238 9.6.4 Katz平滑 239 9.6.5 絕對折扣平滑 241 9.6.6 Witten-Bell平滑 241 9.6.7 Kneser-Ney平滑 242 9.6.8 各種平滑方法的演化關係 243 9.7 特徵選擇 245 9.7.1 基於閾值的特徵選擇 245 9.7.2 增量式特徵選擇 245 9.8 參數計算 246 9.8.1 參數計算的形式化 246 9.8.2 參數的數值計算 248 9.9 引申閱讀 250 9.10 本章總結 251 第5篇 表示模型：萬事萬物的表示 當人們在

看到某個事物或現象後，需要向沒有看到的人描述這個事物或現象時，就需要盡可能找一個讓對方可以接受並理解的方式來表示該事物或現象。對事物或現象的表示，是這個事物或現象區別於其他事物或現象的基礎，是進行轉述、分析、處理的前提。 到了現代社會，表示方法越來越普遍，使用也越來越頻繁。重大的科技創新，往往都是從表示方法創新開始的。 第10章 向量空間模型 256 10.1 應用場景 256 10.2 之前的文本表示方法 257 10.3 向量空間模型 258 10.3.1 文檔的詞袋化 258 10.3.2 文檔的向量化 259 10.3.3 詞項的權重計算 261 10.4 相似度計算 263 10.5

引申閱讀 264 10.5.1 發明人介紹 264 10.5.2 最新研究 264 10.6 本章總結 265 第11章 潛在語義分析模型 266 11.1 應用場景 266 11.2 LSA模型的計算 268 11.2.1 詞—文檔矩陣 268 11.2.2 奇異值分解 270 11.2.3 降維處理 272 11.3 結果的解讀 275 11.3.1 3個矩陣的物理含義 275 11.3.2 實驗結果解讀 275 11.4 為什麼LSA模型有效 277 11.5 LSA模型的應用 278 11.5.1 識別同義詞和近義詞 278 11.5.2 文檔的聚類和分類 280 11.5.3 跨語

言語義檢索 281 11.6 LSA模型的不足 282 11.7 引申閱讀 283 11.7.1 發明人介紹 283 11.7.2 最新研究 283 11.8 本章總結 284 第6篇 相似模型：誰與我臭味相投 在現實生活的許多場景中，都需要判斷兩個事物有多相似。各種事物之所以可以比較，是因為我們已經潛在地計算了事物之間的相似度。之所以稱這種相似度是“潛在的”，是因為我們以為是在尋找事物之間的差異，其實在尋找差異之前我們已經找到了相似之處。 第12章 相似模型 288 12.1 歐幾裡得距離 288 12.2 曼哈頓距離 289 12.3 切比雪夫距離 292 12.4 閔可夫斯基距離 29

3 12.5 馬哈拉諾比斯距離 293 12.5.1 用歐氏距離計算身材相似度 293 12.5.2 歐氏距離失效的原因 294 12.5.3 引入原因 295 12.5.4 方差與協方差 295 12.5.5 馬氏距離的定義 298 12.5.6 馬氏距離為什麼有效 299 12.6 皮爾遜相關係數 299 12.7 Jaccard相關係數 300 12.8 余弦相似度 302 12.9 漢明距離 304 12.10 KL散度 305 12.11 海林格距離 307 12.12 編輯距離 307 12.13 本章總結 312 第7篇 分類模型：物以類聚，人以群分 分類問題是我們在日常生活中

每時每刻都可能遇到的。分類也是所有決策制定的基礎，沒有分類，就不可能有決策的制定與實施。各行各業每天都在處理各式各樣的分類問題：高校要根據高考成績判斷是否錄用考生；HR要根據候選人簡歷判斷是否安排面試；公司CEO要根據市場情況及時調整產品戰略和銷售目標；農民要根據天氣、作物生長狀況等決定是否澆水、施肥；廚師要根據火候判斷菜品是否應該出鍋；司機要根據目的地和交通狀況決定是直行還是轉向…… 在現實生活中，我們可能遇到的分類問題千差萬別，可以對分類問題進行分類，從而使每一類分類問題可以用一類分類模型來處理。 第13章 感知機模型 315 13.1 應用場景 315 13.2 神經元的工作原理 317

13.3 感知機模型的原理 320 13.3.1 感知機模型的數學表示 320 13.3.2 感知機模型的分類原理 320 13.3.3 距離的計算 323 13.3.4 代價函數 323 13.4 參數訓練 324 13.4.1 梯度下降法 324 13.4.2 計算示例 325 13.5 引申閱讀 326 13.5.1 發明歷史 326 13.5.2 最新研究 327 13.5.3 與其他模型的關係 327 13.6 本章總結 328 第14章 邏輯回歸模型 329 14.1 應用場景 329 14.2 直觀理解邏輯回歸模型 330 14.2.1 邏輯回歸的目標模型 330 14.2.2

邏輯回歸模型的工作原理 332 14.3 邏輯回歸模型的計算 333 14.3.1 相關符號表示 333 14.3.2 代價函數 334 14.3.3 梯度下降法 335 14.4 引申閱讀 336 14.4.1 發明人簡介 336 14.4.2 發明歷史 337 14.4.3 最新研究 337 14.5 本章總結 338 第15章 樸素貝葉斯模型 339 15.1 應用場景 339 15.2 先驗概率和後驗概率 340 15.3 貝葉斯公式 341 15.3.1 全概率公式 341 15.3.2 逆概率公式 342 15.4 獨立假設 343 15.5 文本分類的案例 344 15.5.1

訓練樣本介紹 345 15.5.2 詞典與先驗概率 345 15.5.3 直接使用貝葉斯公式 346 15.5.4 拉普拉斯平滑 347 15.6 引申閱讀 349 15.7 本章總結 349 第16章 決策樹模型 350 16.1 應用場景 350 16.2 決策樹模型的直觀理解 351 16.2.1 猜數字的遊戲 351 16.2.2 猜動物的遊戲 352 16.2.3 決策樹模型要解決的問題 354 16.3 最佳決策樹 354 16.3.1 蠻力的方法 355 16.3.2 從數據中領悟審批原則 355 16.3.3 什麼是好問題 356 16.4 信息量的計算 357 16.4.1

資訊熵的定義 357 16.4.2 熵的計算示例 358 16.4.3 熵的單位 359 16.5 資訊增益與ID3演算法 359 16.5.1 條件熵的定義 360 16.5.2 資訊增益的計算 360 16.5.3 使用資訊增益選擇特徵 361 16.5.4 ID3演算法 364 16.6 資訊增益比與C4.5演算法 364 16.6.1 資訊增益比的定義 364 16.6.2 計算示例 365 16.6.3 C4.5演算法 365 16.7 基尼係數與CART演算法 366 16.7.1 基尼係數定義 367 16.7.2 基尼係數計算示例 368 16.7.3 CART分類樹演算法

372 16.7.4 CART回歸樹 373 16.8 引申閱讀 375 16.8.1 發明歷史 375 16.8.2 最新研究 377 16.9 本章總結 377 第17章 支援向量機模型 378 17.1 應用場景 378 17.2 一元支持向量機 379 17.3 二元支持向量機 383 17.3.1 實例場景描述 383 17.3.2 最佳分類面 384 17.3.3 最佳分類直線的函數形式 385 17.3.4 分類間隔的計算 387 17.3.5 最大化問題的數學表示 388 17.3.6 拉格朗日乘子法 389 17.4 支持向量機的對偶問題 391 17.4.1 SVM模型的數

學描述 391 17.4.2 SVM模型的對偶問題 392 17.5 支持向量機的參數求解 396 17.5.1 SMO演算法的形式描述 396 17.5.2 SMO演算法的整體思路 397 17.5.3 參數更新過程 399 17.5.4 乘子的啟發式選擇 401 17.6 引申閱讀 402 17.6.1 發明歷史 402 17.6.2 發明人簡介 403 17.6.3 最新研究 403 17.7 本章總結 404

潰壩式湧波於光滑及粗糙斜坡溯升之試驗研究

為了解決坡度計算公式的問題，作者黃郁哲 這樣論述：

本論文研究目的係透過潰壩機制生成湧波進行一系列的實驗，以模擬海嘯長波於近岸區域可能的溯升與溢淹現象。實驗以不同坡面粗糙度探討粗糙斜坡對溯升高與溢淹行為的改變，同時為降低任何侵入式儀器對待測流體可能造成之影響。整個實驗流程以非侵入式量測進行，並分別以五種不同下游初始水深進行分析比對(h0 = 0.03、0.06、0.08、0.10、0.12m)。實驗量測湧波條件以福祿數大小做為湧波強度判定標準，通過實驗架設兩波高計間的間距長度與湧波抵達時間進行福祿數的估算，作為湧波強度依據。本實驗量測湧波強度由1.17至2.81不等，對應潰壩上下游水頭差於1.40至8.03之間。通過上述實驗，探討在固定蓄水長

度與水平傳動長度的條件下，不同湧波強度於1/10斜坡上的水動力變化。根據實驗觀測，按水平傳播過程湧波波形的變化分為完全發展湧波、過渡湧波與弱湧波三大類。實驗研究目的為探討湧波於1/10斜坡坡度的溯升高變化與最大溢淹水深，湧波類型的擇選以碎波為主要實驗條件(完全發展湧波與過渡湧波)進行探討湧波於沖刷區溯升高與溢淹水深於岸線的變化。此與現實環境下，海嘯長波發展傳播以碎波湧波形式於內陸沖刷產生溯升現象較為符合。同時亦針對少數未碎湧波條件進行量測，目的為比較其與碎波湧波溯升行為的差異，並論述之。實驗亦進行光滑斜坡實驗，以提供基準溯升數據。且為確認本研究量測結果之準確程度，量測結果與既有文獻中的數據進行

比較。雖潰壩實驗設置不同，但若所設置之潰壩蓄水長度足以產生非衰減湧波，不同配置之實驗結果應可有合理的比較結果。本研究與Barranco and Liu (2021)實驗結果比較，通過計算湧波強度數據轉換之水深條件於本實驗光滑斜坡進行相同的試驗，且參考其實驗觀測湧波波高與溢淹水深計算方法，自由液面變化、最大溯升高及岸線溢淹水深之比較結果相當吻合。以此為參考基準，將其實驗數據與本研究光滑斜坡數據整合延伸溯升經驗公式，並以該經驗公式進行後續粗糙斜坡的實驗與分析。粗糙斜坡實驗設置與光滑斜坡相同，通過改變1/10斜坡坡面粗糙度，對於兩種不同微觀粗糙度(細砂、礫石等鋪面斜坡)與宏觀粗糙度(結構物不同排列擺

設)斜坡進行溢淹水深量測與溯升高變化的探討，以此希冀通過斜坡粗糙度對溯升高與溢淹水深的變化影響，可找出該粗糙度對應之粗糙衰減因子並對其進行量化。實驗數據通過衰減因子轉換與光滑斜坡延伸經驗公式驗證，於溯升高與最大溢淹水深均具良好的相關性，能有效的對不同斜坡粗糙度溯升高與溢淹水深進行初步的推估。